【问题标题】:Stochastic hill climbing vs random-restart hill climbing algorithms随机爬山与随机重启爬山算法
【发布时间】:2018-04-01 06:53:56
【问题描述】:

随机爬山和随机重启爬山有什么区别?

【问题讨论】:

    标签: optimization artificial-intelligence hill-climbing


    【解决方案1】:

    随机爬山: 这意味着我们不会总是在梯度方向上采取步骤(最大化/最小化目标函数的步骤),算法不会选择概率为 1 的最佳步骤,但概率小于1、其他时候会选择随机方向,所以有时候可以反方向走一步,避免局部极小,最大化探索

    随机重启爬山: 也是一种避免局部最小值的方法,算法将始终采取最佳步骤(基于梯度方向等),但会对该算法运行进行几次(很多)迭代,每次迭代将从飞机,所以它可以找到其他山顶

    这两种方法可以结合使用以获得最佳性能

    【讨论】:

      【解决方案2】:

      随机爬山在移动之前不会检查所有邻居。相反,这种搜索算法随机选择一个邻居节点,并决定是选择它作为当前状态还是检查另一种状态。

      随机重启爬山从随机生成的初始状态进行一系列爬山搜索,每次运行直到它停止或没有明显的进展。

      【讨论】:

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